期刊简介
本刊是目前国内关于这门学科唯一的学术性期刊。刊用论文出版周期一般不超过半年，被国内外学者认为是信息量大、内容新颖、选题优秀的特色科技期刊。《中国科学引文数据库》来源期刊，《中国学术期刊综合评价数据库》全文收录期刊，万方数据系统和长江数据系统最早纳入的科技期刊。
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首页>数理医药学杂志
- 杂志名称：数理医药学杂志
- 主管单位：湖北省教育厅
- 主办单位：武汉大学,中国工业与应用数学学会,医药数学专业委员会
- 国际刊号：1004-4337
- 国内刊号：42-1303/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中国医药数学会颁发的《中国优秀特色期刊奖》、《现代计量医学最佳论坛奖》期刊收录：知网收录(中), 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, 万方收录(中)
典型机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的实现与比较
余秋燕；赵莹；孙继佳；邵建华
关键词：脂肪肝, 主成分分析, 决策树, 神经网络, 支持向量机, 贝叶斯网络, 随机森林
摘要：目的 :实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用.方法 :通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树 、神经网络 、支持向量机 、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据进行脂肪肝的分类预测.结果 :决策树分类模型在脂肪肝分类预测上的准确率高,达到70.14％,其次是支持向量机和神经网络模型,处于68％ 左右的水平.结论 :本文所研究的典型算法在脂肪肝分类的预测上具有较为可靠分类预测能力,但决策树模型在应用小样本数据上表现出了优势;同时,还发现臀围(HIP)和甘油三酯(TG)可能与脂肪肝分类关联密切.
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